一、AI Agent 究竟是什么？

（一）定义与概念解读

AI Agent，全称是人工智能代理（Artificial Intelligence Agent），它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体。打个比方来说，就好像一个智能机器人，它可以通过各种 “感官” 去了解周围发生了什么，然后基于收集到的这些信息，运用自身的 “思考” 能力做出相应决策，最后再通过实际的 “行动” 去达成某个特定的目标。比如在智能家居场景中，AI Agent 可以感知室内的温度、湿度、光线等环境因素，经过分析决策后，自动控制空调调节温度、加湿器调整湿度、智能窗帘调整光线强弱等，帮助我们营造舒适的家居环境，让我们对其有一个初步且直观的认知。

（二）与传统人工智能的区别

AI Agent 和传统人工智能有着明显的不同之处。传统人工智能往往是基于既定的程序和算法，在接收到输入信息后，按照预设的规则给出相应的输出结果，更多地是被动地处理任务。而 AI Agent 具备独特的优势，它能够通过独立思考、调用工具去逐步完成给定目标。例如，当我们需要完成一个较为复杂的项目策划任务时，传统人工智能可能只能根据已有的固定模板提供一些通用性的思路，但 AI Agent 可以像一个专业的策划人员一样，先分析项目需求、目标受众等情况，然后主动去调用如市场调研数据、相关案例库等各种外部工具和资源，再一步步规划出具有针对性且详细的策划方案，这种自主性和对工具的调用能力是它与传统人工智能的重要差异所在，帮助我们在面对复杂多样的任务场景时，更有效地分清二者的区别并选择合适的应用。

二、AI Agent 是如何工作的？

（一）感知（Perception）环节

AI Agent 工作流程的第一步就是感知环节，这一环节相当于为其打开了了解外部世界的大门。AI Agent 可以通过各种各样的传感器、摄像头、麦克风等设备来建立对外部世界的感知。例如在智能家居场景中，温度传感器能感知室内温度情况，摄像头可以捕捉室内是否有人活动、光线明暗程度等画面信息，麦克风则能接收人们发出的语音指令等。

输入信息在这个环节起着关键作用，它是后续处理的基础素材，像人们对智能音箱说出的需求、智能监控设备捕捉到的画面等，都会作为输入信息进入系统。同时，外部环境因素也不容忽视，它构成了信息的背景和上下文。比如在查询天气时，所处的地理位置、当前季节、是否处于特殊天气状况（如暴雨、大雾等）这些外部环境信息，都会和具体输入的查询指令一同被感知到，然后一起被输送到后续环节，为 AI Agent 做出精准的判断和决策提供全面依据，使其能够更好地适应不同场景，为下一步的信息处理做好铺垫。

（二）信息处理（Agent 的大脑（Brain））环节

信息处理环节可谓是 AI Agent 的 “大脑（Brain）” 所在，发挥着极其重要的作用。

首先是信息存储相关的记忆系统，它包含了短期记忆和长期记忆两部分。短期记忆类似于人类的瞬时记忆，和提示词工程中的上下文相关联，像文本、图片、视频、音频等外部输入的信息都会暂时存储在此，不过其会受到模型上下文长度的限制，就如同我们常见的 GPT-4 Turbo 支持 128k 上下文，一旦超过这个长度限制，之前的部分信息就可能会被遗忘。而长期记忆则支持向量库检索，类似人类的知识储备库，像外显的陈述性记忆，涵盖客观的事实或观点，例如各类事件、科学概念等，以及内显的程序记忆，像翻译、骑自行车这类主观习得的知识，在执行复杂任务时，都可以从中调用相应知识来辅助完成任务。

再者就是知识库，它包含了多个领域的专业知识，比如医学知识库、商品知识库等。以医疗诊断场景为例，AI Agent 可以依据感知环节获取的患者症状等信息，结合医学知识库内的病症特征、治疗方法等知识来综合判断病情。

大模型在这个环节则充当着核心的信息处理角色，它会基于感知环节收集到的输入信息、所处的外部环境情况，再结合记忆系统里存储的内容以及知识库中的专业知识等多方面信息，运用如思维链（CoT）、子目标分解（Subgoal Decomposition）等相关技术，对复杂目标进行拆分，找到最优的执行路径，经过一系列的分析、推理、判断后得出相应结论。例如在制定出行计划时，大模型会根据目的地、出行时间、交通状况等诸多因素分析后，做出选择何种交通工具出行更为合适的决策，进而制定下一步具体的计划，如几点出发、是否需要提前预订车票等，为执行环节提供清晰明确的指导。

（三）执行（Action）环节

在经过信息处理环节得出相应的计划和决策后，就来到了执行环节。AI Agent 本身虽然具备强大的信息处理和决策能力，但很多时候仅依靠自身并不能完成所有任务，这时候就需要调用第三方的工具（Tools 和 Calling API）来与其他 App 进行互动，从而实现预期的效果。

比如，当我们需要预订机票时，AI Agent 可以通过调用在线旅游平台的 API，按照前面制定好的出行计划，查找符合条件的航班信息，然后完成预订操作；又或者在办公场景中，若要生成一份项目报告，AI Agent 能够调用文档编辑软件的相关功能接口，将整理好的数据、分析的内容等按照设定好的格式填充进去，生成一份完整的报告。再如在智能购物场景下，AI Agent 依据用户的需求和偏好，调用电商平台的搜索、下单等功能工具，帮助用户筛选商品并完成购买流程。总之，借助这些外部工具和应用的互动配合，AI Agent 可以将之前规划好的任务付诸实际行动，朝着既定的目标迈进。

（四）输出（output）环节

执行环节完成任务后，AI Agent 还需要将执行的结果呈现给用户，这便是输出环节。输出的形式多种多样，比较常见的是通过语音告知用户，就像我们使用智能音箱时，它会用语音回复我们查询的天气情况、播放的歌曲等内容；也可以通过文字的形式展示在屏幕上，例如智能客服回复咨询问题时，会以文字消息的形式将答案呈现出来；还有些情况会以可视化的图表等形式输出，像数据分析类的 AI Agent，在完成对数据的处理和分析后，将生成的统计图表展示给用户，以便更直观地传达结果。通过这样的输出形式，用户可以清晰地了解到 AI Agent 的工作成果，从而完成整个 AI Agent 工作流程的最后一环，实现人机之间有效的信息交互。

三、AI Agent 在各领域的广泛应用

（一）生活领域

在日常生活中，AI Agent 正逐渐成为我们的得力助手，为我们处理着各种各样的生活琐事。比如，它可以充当私人智能助手，通过语音交互功能，我们只需说出需求，像 “帮忙查询下明天的天气如何”“设置一个 7 点的闹钟” 等，它就能迅速给出回应并执行相应操作，让生活变得更加便捷高效。

对于老年人来说，AI Agent 也有着重要意义。它可以集成在一些智能养老设备中，实时监测老人的健康状况，如心率、血压等数据，一旦发现异常情况，便能及时通知家人或者相关医护人员。而且还能辅助老人进行简单的生活操作，例如语音控制家电开关、提醒按时吃药等，让老年人的生活更有保障，也让子女们更加放心。

在出行方面，AI Agent 能够协助我们预订酒店机票。它会根据我们设定的出行时间、目的地、预算等条件，在各大旅游平台上筛选出合适的酒店和机票选项，并提供详细的对比信息，帮助我们轻松做出最优选择，省去了我们在众多信息中查找和筛选的麻烦，让旅行计划的制定变得轻松愉快。总之，AI Agent 在生活领域的应用正不断地提升着我们生活的便利性和舒适度。

（二）工作领域

在工作场景里，AI Agent 已然成为人们不可或缺的帮手，助力我们提升工作效率，推动企业智能化转型。

在内容创作方面，无论是撰写文章、制作视频脚本还是设计广告文案，AI Agent 都可以发挥巨大作用。它能够根据创作者给定的主题、关键词、风格要求等，快速生成一份基础的内容框架，创作者们只需在此基础上进行润色、补充细节，就能大大缩短创作时间，提高产出效率。例如一些新媒体编辑，利用 AI Agent 生成初稿后再融入自己的独特观点和创意，能更高效地完成高质量的稿件。

对于客服工作而言，智能客服机器人就是基于 AI Agent 技术打造的。它可以 24 小时不间断在线，通过自然语言处理技术准确理解客户咨询的问题，并迅速给出相应的解答，不仅提高了客户服务的及时性和效率，还能将人工客服从一些重复性的基础问题解答中解放出来，使其有更多精力去处理那些复杂、需要人工介入的问题。

在编程领域，AI Agent 能够协助程序员进行代码编写、代码审查以及查找代码中的漏洞等工作。程序员只需描述清楚想要实现的功能需求，它就能生成相应的代码片段供参考，同时还能帮忙优化已有代码结构，提高代码的质量和可读性，让编程工作更加高效流畅。

而在财务工作中，AI Agent 可以对大量的财务数据进行快速分析处理，自动生成财务报表，还能根据过往数据进行财务预测，帮助财务人员更好地掌握公司财务状况，为企业的财务决策提供有力支持。总之，AI Agent 正从多个方面助力工作流程的优化和效率提升，推动着企业向智能化迈进。

（三）其他行业领域

AI Agent 在医疗健康领域有着广泛且重要的应用。它能够通过分析大量的健康数据，辅助医生进行疾病诊断，比如利用深度学习技术，在早期识别出肿瘤细胞，极大地提高了癌症的早期诊断率。在处理患者资料时，AI Agent 可以快速整理并提取关键信息，还能预测疾病的发展趋势，为医生制定治疗计划提供参考依据，同时针对不同患者的具体情况给出个性化的医疗建议。另外，像美年健康集团推出的一些 AI 智能产品，如 “AI 肺结宁产品” 借助 AI 技术辅助影像分析，精准发现并分析肺结节特征，还有智能控糖助理 “糖豆”，能为用户定制个性化的血糖管理方案，全方位助力医疗健康服务的优化。

在金融服务领域，AI Agent 同样发挥着关键作用。在风险管理方面，它可以分析复杂的市场数据以及过往交易模式等信息，为投资者提供基于数据支撑的决策建议，帮助更好地把控投资风险。面对欺诈检测问题，AI Agent 通过学习大量的交易行为模式，能够及时且有效地识别出潜在的欺诈行为，保障金融交易的安全性。例如在银行的信贷业务中，协助评估贷款人的信用风险，或者在保险业务里预测理赔概率等，都有它的身影。

智能制造也是 AI Agent 重点应用的行业之一。它能够实时分析生产线上的各种数据，预测设备可能出现的故障，进而实现预防性维护，减少因设备故障导致的停机时间，保障生产的连续性和稳定性。而且，AI Agent 还可以依据市场需求的变化自动调整生产计划，合理安排生产资源，确保资源得到高效利用，有效提升生产效率以及产品质量，推动制造业向智能化转型升级。

自动驾驶领域更是离不开 AI Agent 的助力。在自动驾驶系统中，AI Agent 要处理来自车辆各类传感器传输的大量复杂数据，像摄像头捕捉的路况画面、雷达探测的周边障碍物距离等信息，然后基于这些数据实时做出驾驶决策，涵盖车辆导航、避障、车道保持以及速度控制等多方面功能。并且它还能通过持续学习和不断优化，进一步提升驾驶的安全性和舒适度，为未来的智能交通发展奠定坚实基础。

可以看出，AI Agent 在这些不同的行业领域都展现出了强大的解决复杂问题以及优化流程的能力，正深刻地改变着各行业的发展格局。

四、AI Agent 的发展现状与前景

（一）目前发展情况

2023 年被称为大语言模型元年，随着业界对大语言模型落地应用的需求日益迫切，AI Agent 也随之暗流涌动、蓄势待发。从多方面的数据及事件来看，其发展态势十分引人注目。

在大咖发声方面，6 月 27 日，OpenAI 应用研究主管 Lilian Weng 发布博客《LLM-powered Autonomous Agents》，为 AI 应用层指明了做 Agent 的方向。11 月 13 日，微软创始人比尔・盖茨撰写千字博文，称 AI Agent 将彻底改变人机交互方式，并颠覆整个软件行业。11 月 7 日，OpenAI 创始人兼 CEO Sam Altman 在 OpenAI 首届开发者大会上预测，未来各行各业，每一个人都可以拥有一个 AI Agent。

从数据统计来讲，知名 AI 记者 Matt Schlicht 统计显示，硅谷有至少 100 个正式项目在将 Agent 商业化，近 10 万名开发者正在构建 Agent，每周都有新的 Agent 公司诞生。来自 36 氪的数据表明，截止 11 月中旬，AI Agent 赛道发生融资事件 13 起，总融资金额约 735 亿元，公司融资均值为 56.54 亿元。有投资人表示，2023 年 6 月后，AI 赛道几乎没人谈怎么做大模型，涌过来的都是自称 AI Agent 的项目。

再看重要事件，11 月 6 日，OpenAI 发布定制版 ChatGPT 的低代码开发工具 GPT Builder，让下游的客户和开发者能更快地开发自己的 Agent。GPT Builder 发布后，大量基于 GPT 的 AI 应用在 GPT Store 上线，定制化的 GPTs 也在不断增加。并且，斯坦福大学与谷歌研究员共同创建了西部世界小镇，其中有 25 个 AI 智能体，它们可以进行交互，演绎出整个文明的演化进程。

在初创公司层面，2023 年涌现出了很多 AI Agent 初创公司，如年初成立的澜码科技、多 Agent 营销 SaaS 平台 WorkMagic 等。而这些初创公司若能找到合适的定位和专业化领域，便很有可能脱颖而出。

落地场景方面，11 月在 Twitter Space 上的一场实时讨论会吸引了近百人，部分 Agent 创业公司认为只有找到落地场景的 AI 厂商才不会被淘汰。许多公司都将 AI Agent 应用于实际业务中，像国内的钉钉、腾讯会议、百度如流、字节跳动飞书等。澜码科技更是将方向定位在专家知识的数字化，并在桃李中文、美服数字等企业实现了应用落地。

总之，当下 AI Agent 无论是在资本关注、项目开展，还是在巨头与初创公司的布局等各维度，都处在蓬勃发展的阶段，正一步步从蓄势待发走向更大规模的应用落地。

（二）面临的瓶颈与挑战

尽管 AI Agent 呈现出良好的发展态势，但它也面临着诸多瓶颈与挑战，并非一帆风顺。

首先，大模型能力方面仍有待提升。虽然大模型是 AI Agent 的核心驱动力之一，但目前大模型本身还存在一些不足，例如在最少的人类监督下自主行动的能力不够强，以及在复杂环境中适应和执行目标的能力还有欠缺。这就使得 AI Agent 基于大模型去完成复杂任务时，可能会遇到理解不准确、决策不合理等问题，影响其最终的执行效果。

其次，技术风险不容忽视。AI Agent 在执行任务时可能引入一系列安全问题，包括数据安全、资源管理、恶意活动、编码错误、供应链安全以及恶意代码的传播等。比如数据暴露或外泄风险，AI Agent 在执行任务的过程中可能会在任何环节暴露或外泄敏感数据；还可能出现过度消耗系统资源的情况，在执行和交互时无节制地消耗大量系统资源，无论是有意还是无意，这都可能导致系统资源过载。此外，编码逻辑错误也会导致数据泄露或其他威胁，这些错误可能是未经授权的、意外的或恶意的。

再者，伦理和隐私问题也备受关注。随着 AI Agent 越来越多地参与到各种事务中，如何确保其决策和行动符合伦理道德标准是一大挑战。例如在一些应用场景中，AI Agent 做出的判断可能会涉及到对个人权益、社会公平等方面的影响，如果没有合理的约束和规范，就容易引发争议。同时，AI Agent 在收集、使用和存储数据过程中，如何保障用户的隐私不被侵犯，也是亟待解决的问题，毕竟大量的数据交互是其正常工作的基础。

这些瓶颈与挑战都需要整个行业去积极应对和攻克，才能让 AI Agent 实现更加健康、可持续的发展。

（三）未来发展前景

展望未来，AI Agent 有着极为广阔的发展前景，有望在更多领域掀起应用的浪潮，并给社会、经济等方面带来重大影响。

在应用领域拓展上，我们可以预见它将渗透到更多的行业之中。比如在医疗领域，AI Agent 有望进一步辅助医生进行更精准的疾病诊断、治疗方案制定以及疾病的长期跟踪管理等工作，甚至可能实现远程医疗场景下的智能医疗助手，让优质医疗资源能够通过 AI Agent 的助力覆盖到更广泛的地区。在教育行业，它可以充当个性化学习伙伴，根据每个学生的学习进度、知识掌握情况等制定专属的学习计划、提供针对性的辅导内容，推动教育的智能化和个性化发展。

在智能家居方面，AI Agent 会更加智能地协调家中各类智能设备，不仅仅局限于目前的简单控制，而是能够根据家庭成员的生活习惯、实时需求等，自动优化家居环境，打造真正的智能生活空间。例如自动调节室内的温度、湿度、光线、音乐等，让家居生活更加舒适便捷。

从对社会和经济的影响来看，AI Agent 的大规模应用将会极大地提高生产效率。在企业中，无论是制造业的生产流程优化、服务业的客户服务提升，还是金融行业的风险管控与业务创新，AI Agent 都能发挥关键作用，助力企业降低成本、提升竞争力，进而推动整个产业的升级和经济的增长。

同时，它也会改变人们的工作和生活方式。许多重复性、规律性的工作可以由 AI Agent 协助完成，人们能够将更多精力投入到创造性、情感性等更具价值的工作内容中。在生活里，人们会更加习惯与 AI Agent 互动，获取各种信息和帮助，让生活变得更加高效、丰富多彩。